一种面向对象螺旋式数据仓库开发方法

结合数据仓库开发的特点,分析、比较了两种软件工程开发方法,阐述了面向对象思想和组件技术在运用螺旋式开发方法进行数据仓库开发中所体现的优越性。提出了一种面向对象螺旋式数据仓库系统开发方法。     

基于UML的数据仓库构造方法的研究

介绍了基于UML的数据仓库构造方法，它是一种面向对象的螺旋工软件开发方法，支持数据仓库系统开发的全过程，并且对开发过程中的各阶段均产生一阶段模型。详细描述了该方法的各个阶段并重点讨论了此种方法下数据仓库数据结构的设计过程。     

基于数据仓库开发方法的比较

数据仓库对于数据集成技术的发展起到了主要的作用，目前有许多数据仓库开发方法和工具可供使用。究竞选择何种数据仓库开发方法对于一个数据仓库开发项目的成败起到了至关重要的作用。因而，数据仓库开发方法的选择成为了许多公司开发数据仓库项目过程中的重中之重。本文通过对三类九种数据仓库开发方法基于一系列具有代表性的共同属性的比较，总结归纳了各自的优势与不足并对于在一个特定的数据仓库开发项目中使用何种方法提出了具体的建议。     

数据-驱动DSS开发方法的研究

本文在对比了传统DSS的开发方法的基础上，提出了数据－驱动DSS的开发方法，并以水雨情分析作为决策的主题，给出了开发实例，对数据－驱动DSS的实际开发进行了有益的探索。     

基于模型驱动架构的决策支持系统开发方法

针对当前决策支持系统开发所面临的系统复杂度高、扩展性差等问题,提出一个基于模型驱动架构的决策支持系统的开发方法,给出一个基于模型驱动框架的决策支持系统开发框架,并通过一个具体的开发实例说明如何应用该框架进行决策支持系统开发。应用表明,该方法可有效地缩短开发周期,降低系统复杂度,提高开发效率,同时保证实施的可行性和扩展性。     

基于元数据驱动的企业级数据仓库系统

通过对元数据建设和维护及其管理系统结构的深入研究,提出一种基于元数据驱动的企业级数据仓库系统架构。该系统架构采用关系模型数据结构,并通过元数据接口和元数据驱动引擎的设计开发将数据仓库中各模块的反馈信息与其元数据存储进行交互,实现由元数据驱动数据仓库系统的运作机制,解决了一直以来元数据难以更新维护、数据质量检查效率低的问题,提升了对企业级数据仓库的管控能力。     

基于数据仓库的螺旋式开发模型研究

文章通过对数据仓库技术以及传统瀑布式软件开发模型的分析,提出了数据仓库开发的螺旋式开发模型。并依据这一模型,结合高等学校专家库管理信息系统项目,实现了原型系统的开发。     

基于数据仓库环境下的数据可用性研究

随着数据仓库技术的广泛应用,如何存储数据并保证数据长期可用性已成为近年来的研究重点。文中阐述了在数据仓库环境下存在的数据长期可用性问题,并分析了已有解决方案的优劣,从而给出了一种较为完善的解决方案———模拟策略的核心思想和具体实现过程,以及相关的关键技术,指出了保障数据可用性的未来研究方向。该策略通过模拟历史的硬件平台环境,较好地解决了数据仓库中大量历史数据的长期可用性问题。     

基于数据仓库环境下的数据可用性研究

随着数据仓库技术的广泛应用，如何存储数据并保证数据长期可用性已成为近年来的研究重点。文中阐述了在数据仓库环境下存在的数据长期可用性问题，并分析了已有解决方案的优劣，从而给出了一种较为完善的解决方案——模拟策略的核心思想和具体实现过程，以及相关的关键技术，指出了保障数据可用性的未来研究方向。该策略通过模拟历史的硬件平台环境，较好地解决了数据仓库中大量历史数据的长期可用性问题。     

基于大型数据仓库的数据采掘:研究综述

本介绍了数据采掘技术的总体研究情况，包括数据采掘的定义，与其他学科的关系，采掘的主要过程，分类和主要技术手段，作为例子介绍了关联规则采掘的研究，同时介绍了一些原型系统和商业产品以及主要应用领域，指出了数据采掘研究的挑战性以及目前的局限性。     

数据仓库质量及其应用

给出了数据仓库质量元模型的建模方法，提出了实现数据仓库应用质量、数据仓库数据质量的具体方法和数据防火墙的概念。     

数据仓库技术在电信行业中的应用

本文概述了目前电信管理的现状,讨论了数据仓库体系结构及相关问题,提出了基于SYBASE数据库的通用数据抽取程序,探讨了其在电信行业中的应用。     

数据仓库中雪花维的开发

在分析Microsoft SQL Server 2000 Analysis Scrvices维和立方创建机制基础上，针对在系统崩溃出现时，维和立方的重建将耗费大量人力财力和时间的问题。该文提出了利用C#语言和DSO对象自动建立立方和维的方法，该方法可有效地解决上述问题，并且给出了该方法实现的程序代码。     

数据仓库技术与应用

文中详细介绍了数据仓库的概念及其应用,着重说明了OLAP及数据挖掘等关键技术,最后讨论了数据仓库的具体实施方法。     

数据平台及数据仓库的建设——以淘宝网为例

在数据化战略的支持下,淘宝网在庞大的数据平台上构建起了一个具有针对性的数据仓库,为能够有条不紊的运营提供了条件,亦成了淘宝网在市场竞争中的重要工具之一。为了使数据化策略能够为更多企业的发展提供帮助,本文以淘宝网为例,对数据平台以及数据仓库的开发和设计进行了详细讨论,希望能够为现代企业运营和管理中数据化战略的实施提供有益参考。     

数据仓库大型表分区策略研究

企业级数据仓库一般都由超大型数据库（VLDB）所组成,数据量以数百GB计算,甚至以TB计算。当数据表增长到一定数据量之后,交易性能会发生非常明显的下降。通过对数据表分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分,从而改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性和可管理性。本文通过对表分区特点的分析,具体研究了关系型数据仓库分区的影响因素,并提出了表分区的相关策略。     

数据仓库的数据抽取技术研究

介绍了数据抽取的几种技术,包括静态数据的捕获、通过日志文件捕获、通过数据库触发器捕获、基于日期和时间标记的捕获、在 源应用程序中捕获、通过文件的比较捕获。阐述了各种技术的优缺点,以及在实际环境中对各种技术的选择。     

基于Agent的数据仓库的研究

结合可移动的软件Agent技术,提出了基于Agent的数据仓库。它的提出使得用户可以更加有效地管理分布的、异构的集成环境。着重讨论了基于Agent的数据仓库的体系结构,并在此基础上讨论了一些实现中的问题。